概要 RDB（リレーショナルデータベース）を運用していると、複数のトランザクションが同じデータに同時アクセスしようとする場合に「デッドロック」が発生することがあります。デッドロックとは、あるトランザクションが必要とするリソースが別のトランザクションによってロックされ、さらにそのトランザクションも他のリソースのロック解除を待っているため、互いに進行できなくなってしまう状態を指します。
MySQLでわざとデッドロック発生させて挙動を確認してみた - Qiita
概要 RDB（リレーショナルデータベース）を運用していると、複数のトランザクションが同じデータに同時アクセスしようとする場合に「デッドロック」が発生することがあります。デッドロックとは、あるトランザクションが必要とするリソースが別のトランザクションによってロックされ、さらにそのトランザクションも他のリソースのロック解除を待っているため、互いに進行できなくなってしまう状態を指します。
顧客が本当に必要だったもの - パフォーマンス改善編 / Make what is needed
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インデックスを理解したい - Qiita
はじめに みなさんはDBのインデックスを正しく使えていますか？ 私はなんとなく「DBのパフォーマンスを向上するためのもの」という認識はあったのですが、 どのような場面で使うものなのか、逆にどのような場面では使うべきでないのかなど 明確に理解できていませんでした。 今回はそんなインデックスについての理解を深めたいと思います。 インデックスとは インデックスとは、その名の通り「索引」です。 表現の仕方と変えると、(x, a)という形式の配列であるとも言えます。 xというキー値とそれに結びつくaというデータ情報があり、 これを利用することですべてのデータを網羅して見ることなく、 まさに本の索引のように目的のデータにたどり着くことができます。 インデックスはSQLのパフォーマンスを改善するための非常にポピュラーな手段であり、 理由としては下記の3点が挙げられます。 アプリケーションのコードに影響を
良い加減Goでmysqlに接続するときにDSNを直書きするのはやめない？
よく見るDB接続例 Go言語を用いてmysqlに接続する際、DBの情報を文字列で直書きしているケースを良くみる import ( "database/sql" _ "github.com/go-sql-driver/mysql" ) func main(){ db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(localhost:3306)/db?charset=utf8&parseTime=true") // 以下省略 } import ( "database/sql" "time" "github.com/go-sql-driver/mysql" ) func connectDB() *sql.DB { jst, err := time.LoadLocation("Asia/Tokyo") if err != nil { // エラーハンドリ
Goにおける型によってSQLインジェクションを防ぐ方法
はじめに 2022年のセキュリティ・キャンプ全国大会に講師として参加しました。その際に、Goにおける脆弱性への対策はどうなっているのか調べました。この記事では、github.com/google/go-safeweb/safesqlがどのようにSQLインジェクションを防いでるのかについて解説します。 なお、@rungさんの文書を多いに参考にしております。また、セキュリティ・キャンプで用いた資料はこちらから閲覧できます。 SQLインジェクションとは？ 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が公開している安全なウェブサイトの作り方を見ると、SQLインジェクションは以下のように説明されています。 データベースと連携したウェブアプリケーションの多くは、利用者からの入力情報を基にSQL文（データベースへの命令文）を組み立てています。ここで、SQL文の組み立て方法に問題がある場合、攻撃によってデータベ
書籍出版のお知らせ：理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL
来る2月27日、データベースの新書籍を発売させて頂くことになった。タイトルは「理論から学ぶデータベース実践入門 ~リレーショナルモデルによる効率的なSQL」となっている。単に「データベース」と書いてあるが、RDBがメインのテーマの書籍である。 多くの人が未だにRDBを使いこなせていないのではないか。RDBの使い方をマスターするには何が必要なのか。それがここ数年私が追ってきたテーマであり、この書籍を出すことになった動機である。 あまりにも酷いDB設計、あまりにもスパゲティなクエリ、あまりにも希薄なデータモデルへの理解。そういった問題はどこから生み出されるのか。そのひとつの結論としてたどり着いたのが、「そもそもRDBの使い方があまり理解されていないのではないか」ということだった。名著、SQLアンチパターンでは「やってはいけないケース」について学ぶことができるが、その反対のテーマ、つまり本来どの
MySQL のNULL ではまったことあれこれ - LukeSilvia’s diary
MySQL に限らず、SQL のNULL の仕様には何回か「えっ」と驚くことがあったのでメモしておこうと思います。5.1 版の日本語マニュアルがなかったものについては、4.1 のマニュアルを参照しました。 そもそもNULL は何を意味するか NULL は未定義または、不明を意味する。「電話番号を持たない」ということを表現する場合は、NULL ではなく、空の文字列を使う。 NULL 値というものを SQL 初心者はよく混乱します。SQL 初心者は、多くの場合、NULL が空文字 "" と同じであると考えてしまいます。これは違います。たとえば、以下のステートメントは完全に別のものです。 mysql> INSERT INTO my_table (phone) VALUES (NULL); mysql> INSERT INTO my_table (phone) VALUES (""); どちらのス
削除フラグのはなし
6. id name pass is_deleted 1 ryu xxx FALSE 2 ken xxx FALSE 3 honda xxx TRUE 8. id name pass is_deleted 1 ryu xxx FALSE 2 ken xxx FALSE 3 honda xxx TRUE 3 honda xxx FALSE
複合主キーを避けるべき理由 - 虎塚
データベース設計の話をしていて、「連番の主キーは業務上意味のないデータだから、テーブルに持たせるのはムダだ。複合主キーにするべき」という意見を聞く機会がありました。 脊髄反射で「ないわー」と思ったものの、理由を上手く説明できなかったので、改めて考えてみました。 その結果、次のような結論に至りました。 単一の連番カラムによる主キーと、複合カラムによる主キーとで迷ったら 実装をシンプルにし、業務変更の影響範囲を小さくするために、複合主キーを避ける というわけで、調べたことや考えたことをメモしておきます。# 間違っている部分があれば、教えていただけると嬉しいです。 （2011/07/25 追記）複合主キーとサロゲートキーについては、要件やシステムに依存して多様な判断がありうると思います。にもかかわらず、「避けるべき」というタイトルにしたのは極端でした。申し訳ありません。ご指摘下さった皆さん、あり
地獄のようによくわかるSQLテーブル結合 - こせきの技術日記
テーブルのJOINが苦手でしたが、この例を思いついてからは、すっきりくっきり理解できるようになりました。むしろ頭から離れません……。 ※ INNER、OUTERは飾り。省略できる。 INNER JOIN → JOIN LEFT OUTER JOIN → LEFT JOIN RIGHT OUTER JOIN → RIGHT JOIN ※ ON ...=... をまとめて USING(属性) と書ける。 ※ 何で結合するか言うまでもない時は、NATURALを指定すると勝手にJOINしてくれる。NATURALにJOINして……。 ※ WHEREは結合した結果に作用する。 ※ 現実には上図のように1対1で結合しません。 ※ おまけ。CROSS JOIN。 こんなの使いません。 ブクマ用画像。
NoSQLを上回る性能のVoltDB、そのアーキテクチャとは
データベース研究者の大御所、マイケル・ストーンブレイカー氏が開発し、NoSQLデータベースをも上回る性能を発揮するリレーショナルデータベース「VoltDB」。前回の記事では、その特徴と、NoSQLデータベースのCassandraとのベンチマーク比較を紹介しました。 今回はVoltDBのアーキテクチャについて調べたことをご紹介しようと思います。基本的にはVoltDBのWebサイトやリンク先の内容を基にしています。また、ブログ「独り言v6」のエントリ「VoltDB登場 – RDBMSのようでRDBMSではない新システム」も参考にさせていただきました。 シェアドナッシングな分散インメモリデータベース VoltDBのアーキテクチャは、FAQのページで以下のように説明されています（英語を訳したものを引用しています。以下同じです）。 VoltDBは、シェアドナッシングなサーバ群から構成されるスケーラブ
NoSQL登場の背景、CAP定理、データモデルの分類
その例としてBeck氏自身が過去に取り組んできた生命保険会社のアプリケーションを例に挙げます。そのアプリケーションでは毎日のようにスキーマが変化するため、SQLとORM(Object-Relational Mapping）では対応できず、オブジェクトデータベースのGemstoneを利用することで対応できたと述べています。 こうしたSQLだけでは満たせないさまざまな要件、上記の図にあるようにスキーマの可塑性、スケーラブルなデータ読み込み、書き込み、処理の柔軟性などを満たすために、リレーショナルデータベース以外のNoSQLな製品が開発された。これがNoSQLの登場の背景にあるとBeck氏は解説します。一方で、こうしたさまざまなNoSQLを、NoSQLという言葉で表すのは適当ではないという憂慮も示しています。 Here is where the futility of defining NoSQ
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SQLによる条件付き重複データの抽出と単純な名寄せ
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